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构建安全可靠的自动驾驶系统：动态占用预测
该研究引入了一种新颖的动态占用集（DOS）预测方法，将先进的轨迹预测网络与 DOS 预测模块相结合，提供了一个全面且适应性强的框架，用于预测交通参与者的潜在占用集，进而增强了复杂环境中的车辆轨迹预测能力。
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4 months ago
具有全局意图定位和局部运动细化的运动变换器
本文提出了一个 Motion TRansformer (MTR) 框架，将运动预测看作全局意向定位和局部运动细化的联合优化问题，通过可学习的少量运动查询对来引入空间意向先验，实现了更好的多模态预测。实验表明，该方法在多个运动预测挑战上均达到
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2 years ago
一种概率性通用交通场景预测框架
本文提出了一种概率框架，能够在任何驾驶场景下联合预测多个交通参与者的连续运动，并能够预测每个交互的持续时间，以提高预测性能和效率。该框架包含两个层次模块：上层模块预测预测车辆的意图，下层模块预测与其交互的场景中其他实体的运动，为自主车辆的决
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6 years ago
达成共识：司机和行人如何交流
本文提供了一个新的数据集来研究交通参与者越过街道时的行为，并对数据进行了关节关注的分析。研究发现，在非信号化的人行横道上，超过 90％的行人在穿越前注视靠近的车辆，但其穿越行为还取决于其他因素，如时间到碰撞（TTC），驾驶员的反应或横道的结
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7 years ago
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